蚁群优化算法

YYYa77

于 2021-04-07 20:09:05 发布

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分类专栏：调度算法

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这篇博客介绍了自然界中蚂蚁寻找食物的过程，以及如何借鉴这种行为来解决图论中的旅行商问题（TSP）。蚂蚁算法（AS算法）通过信息素的交流，模拟蚂蚁路径选择，逐步优化找到最短路径。算法流程包括路径构建和信息素更新两步。通过这个机制，蚂蚁倾向于选择信息素浓度高的路径，从而达到全局最优解。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

简介

自然界中的蚂蚁总是成群结队地寻找面包屑并进行搬运，蚂蚁之间通过一种信息物质——信息素进行交互。蚂蚁在寻找食物的过程中往往是随机选择路径，但是他们可以感知到当前地面上的信息素浓度，并倾向于信息素浓度高的方向前进。由于较短路径上的蚂蚁的往返时间较短，所以在单位时间内经过该路径的蚂蚁较多，所以信息素的增长速度比较长路径快。因此，蚂蚁在路口时，可以感知到先前走过的蚂蚁留下的信息素，并做出选择。
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基本流程

AS算法对TSP的求解流程主要分为两个步骤：路径构建与信息素更新
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例子

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参考书目

计算智能张军等编著

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